为什么 MyFitnessPal 会有这么多重复食品？众包问题解析

**在 MyFitnessPal 中搜索“鸡胸肉”，你会看到 57 个结果。一个条目显示每份 165 卡路里，另一个显示 128 卡路里，还有一个显示 231 卡路里。份量大小各不相同——有的说 100 克，有的说 4 盎司，还有的仅标注“1 个胸肉”，没有具体大小。你根本不知道哪个是正确的。**于是你只能选择第一个出现的条目，或者选择那个有绿色勾号的，或者是哪个条目让你的宏观营养素看起来更好。虽然这些策略都不可靠，但你别无选择。

这并不是一个小问题。这是 MyFitnessPal 数据库运作中的根本缺陷，直接影响了基于该数据库构建的每个食品日志的准确性。接下来，我们将探讨这个问题的成因，它如何浪费你的时间，以及替代方案的样子。

MyFitnessPal 中重复问题有多严重？

常见食品的重复条目规模

为了理解这个问题的范围，可以考虑在 MyFitnessPal 中搜索一些最常见的追踪食品时发生的情况：

食品搜索	结果大致数量	条目卡路里范围
鸡胸肉	50-80+	每份 110-250
香蕉	30-50+	每份 72-130
米饭（白米）	40-70+	每份 120-240
鸡蛋	20-40+	每个 55-90
希腊酸奶	60-100+	每份 80-200
燕麦粥	40-60+	每份 100-200
三文鱼	30-60+	每份 120-280
花生酱	40-70+	每份 90-210

这些并不是冷门的特产，而是人们每天都会记录的主食。如果数据库无法为“鸡胸肉”提供明确可靠的答案，那么就存在根本性的问题。

卡路里差异并不微不足道

以鸡胸肉为例，最低条目（110 卡路里）与最高条目（250 卡路里）之间的差异达到 140 卡路里——仅仅是一个食品项。如果你每天吃两次鸡胸肉，而你选择的条目每次偏差 50-70 卡路里，那么仅仅这一种食品每天就可能造成 100-140 卡路里的误差。一个星期下来，这将导致 700-980 卡路里的差异。一个月下来，这足以完全抵消精心计划的卡路里赤字。

为什么 MyFitnessPal 会有这么多重复条目？

众包模型设计上就会产生重复

MyFitnessPal 的数据库是众包的，意味着任何用户都可以随时提交新的食品条目。当用户搜索“鸡胸肉”，没有找到他们喜欢的条目（或者没有滚动到足够远的地方找到一个），决定自己创建一个条目时，就会产生一个新的重复条目。

自 2005 年 MyFitnessPal 上线以来，这种情况一直在发生。近二十年来，数百万用户各自创建了他们版本的常见食品条目。没有系统来防止重复的创建，没有自动化流程来合并相似条目，也没有人工审核来整合数据库。

结果就是混乱。数据库中的每种食品都有数十种变体，每种变体由不同的用户提交，数据略有不同，并且每个用户在搜索该食品时都能平等访问。

不同用户以不同方式输入数据

即使多个用户为同一种食品创建条目，数据也会因人而异：

• 不同的份量大小：一个用户输入每 100 克的卡路里，另一个输入每 4 盎司，还有一个输入“1 个中等胸肉”，另一个则输入“1 份”，没有指定重量。
• 不同的准备状态：生鸡胸肉、熟鸡胸肉、烤鸡胸肉和烘烤鸡胸肉的卡路里密度不同，但许多条目并未说明数据所指的状态。
• 不同的来源：一个用户从 USDA 表中复制数据，另一个从食品标签，另一个从食谱网站，还有一个是凭记忆。
• 四舍五入和估算：一些用户四舍五入到最接近的 10，另一些输入精确值，还有一些则是随便猜测。
• 地区差异：美国、英国和澳大利亚的“鸡胸肉”可能有不同的典型大小和营养成分。

缺乏清理机制

在一个维护良好的数据库中，重复条目会在定期维护中被识别并合并或删除。MyFitnessPal 并没有有效的机制来做到这一点。用户可以报告条目，但数据库中有 1400 万个项目，每天都有新的重复条目产生，报告数量使得任何清理工作都难以应对。

这个问题是自我强化的。重复条目越多，用户找到“正确”条目的难度就越大，这使得他们更有可能创建另一个重复条目——这又增加了下一个用户的问题。

重复条目如何影响你的追踪？

你无法知道哪个条目是正确的

这就是核心问题。当你看到 57 个鸡胸肉条目时，你没有可靠的方法来确定哪个包含准确的营养数据。大多数用户采用的策略都是有缺陷的：

• 选择第一个结果：第一个结果是根据受欢迎程度（被记录最多）决定的，而不是准确性。被记录最多的条目可能是多年前创建的第一个条目，无论其数据是否正确。
• 寻找绿色勾号：MyFitnessPal 的验证勾号并不保证准确性，许多正确的条目缺乏勾号，而一些错误的条目却有勾号。
• 选择符合预期的条目：这是一种确认偏误。如果你希望鸡胸肉是 130 卡路里，你会找到一个显示 130 卡路里的条目。但这并不意味着它是正确的。
• 选择 USDA 条目：如果你能找到一个 USDA 来源的条目，它可能更准确。但 USDA 条目并不总是清晰标识，许多用户不知道要寻找它们。

滚动和比较浪费的时间

除了准确性，重复问题还浪费时间。你本可以在 3 秒内搜索到一个可靠的结果，却要花 15-30 秒滚动浏览数十个条目，比较卡路里值，检查份量大小，试图猜测哪个是正确的。一天记录 15-20 个食品项，这些时间加起来会造成显著的摩擦。

习惯形成的研究一致表明，摩擦是行为改变的主要敌人。每多花一秒钟在重复条目上，都会让你在长期内保持追踪习惯的可能性稍微降低。

食品日志中的不一致性

即使你今天找到一个“好的”鸡胸肉条目，明天可能会选择不同的条目——因为搜索结果可能以不同的顺序显示，或者因为你匆忙而抓取第一个结果而没有检查。这意味着你日志中的同一种食品在不同的日子显示不同的卡路里值，使得你的追踪数据内部不一致。

这种不一致使得识别真实模式变得不可能。如果周二的鸡胸肉显示 165 卡路里，而周四的显示 210 卡路里，但你两天吃的量相同，那么你的每周卡路里趋势就会被与实际饮食无关的噪声扭曲。

没有重复的数据库是什么样的？

经过验证的数据库从根本上解决了重复问题，不允许用户随意提交数据。所有食品数据均来自权威来源，并在添加到数据库之前经过审核。

在经过验证的数据库中，当你搜索“鸡胸肉”时，你会得到少量明确区分的条目：生的与熟的，有皮的与无皮的，特定部位，以及标准化的份量大小。每个条目都有一组准确的营养数据。没有猜测，没有滚动浏览 57 个选项，也不必担心哪个是正确的。

MyFitnessPal 与经过验证的数据库：重复问题比较

方面	MyFitnessPal（众包）	Nutrola（经过验证）
“鸡胸肉”的条目	50-80+ 个，数据各异	少量明确标记的条目
谁创建条目	任何用户，无审核	来自权威来源的验证
卡路里一致性	条目间差异超过 100 卡路里	数据一致、准确
份量大小	不一致，常常未说明	标准化且明确
找到正确条目的时间	15-30 秒滚动	3-5 秒
对所选条目的信心	低（哪个是正确的？）	高（经过验证的数据）
条目维护	很少更新或清理	定期维护

Nutrola 如何消除重复问题

Nutrola 维护着超过 180 万个经过验证的食品条目。关键在于“经过验证”——每个条目都来自权威来源，并经过准确性审核。该数据库是经过策划的，而不是众包的。

当你在 Nutrola 中搜索食品时，你会得到一组干净且准确的结果，而不是一堆混乱的重复条目。份量大小是标准化的。卡路里和宏观营养素数据是一致且可靠的。你花时间记录食品，而不是审计数据库条目。

除了数据库，Nutrola 还提供多种快速记录方法：AI 驱动的照片识别，可以通过图片识别食品，语音记录实现免提输入，条形码扫描适用于包装食品，以及从 URL 导入食谱。所有这些输入方法都来自同一个经过验证的数据库，因此无论你如何记录，准确性都是一致的。

所有这些服务的费用为每月 €2.50——没有广告，跟踪 100 多种营养素，支持 Apple Watch 和 Wear OS，提供 15 种语言的服务。

如何从 MyFitnessPal 切换到 Nutrola

步骤 1：测试差异

在完全承诺之前，先进行简单测试。搜索五种你在 MyFitnessPal 中经常记录的常见食品，记录结果数量和卡路里范围。然后在 Nutrola 中搜索相同的食品进行比较。清晰度和一致性的差异立刻显而易见。

步骤 2：下载并设置 Nutrola

Nutrola 可在 iOS 和 Android 上使用。创建你的账户，输入你的目标，并自定义你的营养追踪。通过 100 多种可追踪的营养素，你可以监控的不仅仅是卡路里和宏观营养素。

步骤 3：正常记录一周

将 Nutrola 作为你的主要追踪工具使用一周。注意当你不再滚动浏览重复条目时，记录的速度有多快。注意当每种食品只有一个可靠条目时，你的每日总数有多一致。

步骤 4：比较你的每周总数

在 Nutrola 中追踪一周后，将你的平均每日卡路里与在 MyFitnessPal 中记录的进行比较。许多用户会发现显著差异——通常会发现由于选择不一致的条目，他们系统性地低估或高估了卡路里。

步骤 5：完全切换

一旦你看到速度和准确性的差异，取消 MyFitnessPal（如果你有高级订阅，通过设备的应用商店取消）并承诺将 Nutrola 作为你的主要追踪工具。

常见问题解答

为什么 MyFitnessPal 显示同一种食品有这么多条目？

MyFitnessPal 使用众包数据库，任何用户都可以创建新的食品条目。在近 20 年的时间里，数百万用户各自创建了他们版本的常见食品，导致每种食品项有数十或数百个重复条目，而没有有效的清理机制。

我怎么知道哪个 MyFitnessPal 条目是正确的？

不幸的是，在数十个重复条目中，没有可靠的方法来确定哪个条目是正确的。绿色勾号提供了稍微更好的信号，但并不保证准确性。来自 USDA 的条目通常更可靠，但并不总是清晰标识。最可靠的解决方案是切换到一个拥有经过验证数据库的追踪工具。

重复问题会影响我的卡路里追踪准确性吗？

是的，影响很大。当同一种食品的条目卡路里范围在 110 到 250 之间时，你选择的条目引入的潜在误差会在一天内记录的每种食品中累积。研究表明，这会导致整体追踪误差率达到 15-25%。

我可以自己解决 MyFitnessPal 的重复问题吗？

你可以尝试始终选择 USDA 来源的条目或从经过验证的来源创建自己的条目。然而，这需要对每种食品项进行大量努力，而你精心创建的条目又会在搜索结果中与成千上万的现有重复条目竞争。系统层面的问题无法在个别用户层面解决。

有没有没有重复食品条目的卡路里追踪器？

有的。Nutrola 使用超过 180 万个条目的经过验证数据库，每种食品均来自权威数据并经过准确性审核。该数据库经过策划，以最小化重复并确保每次搜索的营养数据一致可靠。

经过验证的数据库如何防止重复？

在经过验证的数据库中，条目由数据库团队使用权威来源创建和维护，而不是接受用户的开放提交。每种食品项都有一组定义的条目，涵盖不同的准备方法和份量大小，所有条目都具有一致和准确的营养数据。新的条目在添加之前会经过审核流程。

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MyFitnessPal 是 MyFitnessPal, Inc. 的商标。本文为独立编辑作品，与 MyFitnessPal, Inc. 无关，未获得其认可或赞助。